Je serai développeur d'applications en apprentissage automatique, NLP, IA, agent IA, intégration IA, automatisation IA, LLM

J'utilise Python avec des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, Numpy, SpaCy, Langchain, Transformers by Hugging Face, LlamaIndex, Ollama, Gradio, Streamlit, Chainlit, OpenAI API, Gemini, ChatGPT, DALL-E, FastAPI, Flask, Django, Elasticsearch, Qdrant, Neo4j, SQL, PostgreSQL..

Le délai dépend de la complexité et des exigences du projet. Je m'efforce de livrer tous les projets dans les délais impartis tout en garantissant la qualité.

En réalité, la précision dépend de la qualité et de la quantité des données. De plus, la complexité du modèle est également importante. Nous nous efforçons toujours de fournir un modèle plus généralisé plutôt qu'un modèle sur-ajusté ou sous-ajusté.

J'ai deux GPU NVIDIA RTX 6000, chacun avec 24 Go de VRAM, offrant un total de 48 Go de mémoire GPU.

Oui, je suis disponible 24h/24 et 7j/7 pour répondre à vos questions concernant vos problèmes et vos besoins. Je serai ravi de vous aider.

Je suis titulaire d'un master en science des données et j'ai plus de 7 ans d'expérience en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique. Je dirige une entreprise privée, gère des projets gouvernementaux et commerciaux et travaille en freelance à temps plein. J'ai réalisé plus de 85 projets, dont les documents sont disponibles sur demande.

Je signerai un accord de confidentialité pour garantir que votre confidentialité est ma priorité absolue. Si vous ne pouvez pas donner accès aux données, veuillez en partager les détails et la nature. J'utiliserai un ensemble de données open source pour résoudre votre problème. Je garantis à 100 % une transition en douceur vers vos données sur site.

Je dispose de 48 Go de puissance de calcul et je peux affiner des modèles jusqu'à 13 milliards de paramètres. Cependant, je peux affiner des modèles plus volumineux en utilisant des techniques comme LoRA et QLoRA. Je suis spécialisé dans l'optimisation paramétrique. De plus, je peux opter pour des services cloud, mais ils seront intégrés.

J'ai optimisé des LLM de synthèse vocale tels que Falcon, Llama, CodeLlama, Mistral, Phi, Gemini, GPT-2 et Gemma. Pour la synthèse vocale, j'utilise LLava et idefics, et pour la synthèse vocale, j'utilise les modèles de diffusion stable. Pour la synthèse vocale, j'utilise le modèle Whisper. Je peux adapter n'importe quel LLM à vos besoins.

J'ai utilisé Elasticsearch dans plus de 10 applications, dont des applications RAG. J'ai également utilisé Qdrant et Neo4j dans 6 applications RAG.